[发明专利]一种人脸识别方法及系统

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

获取输入的人脸图像；

使用滤波模块对所述人脸图像进行滤波，得到待识别人脸图像；

利用最近邻分类模块在图像数据库中查找与所述待识别人脸图像相匹配的模板图像，得到匹配模板图像，所述模板图像为使用所述滤波模块对原始模板图像进行滤波后得到的图像；

确定所述匹配模板图像的类别为所述人脸图像的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用滤波模块对所述人脸图像进行滤波，得到待识别人脸图像的过程，包括：

使用公式I′＝I-I*S对所述人脸图像进行滤波，得到待识别人脸图像；

其中，所述I为所述人脸图像，所述S为所述滤波模块，所述I′为所述待识别人脸图像，所述*为卷积符号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用最近邻分类模块在图像数据库中查找与所述待识别人脸图像相匹配的模板图像，得到匹配模板图像的过程，包括：

利用公式查找与所述待识别人脸图像距离最近的模板图像；

确定与所述待识别人脸图像距离最近的模板图像为匹配模板图像；

其中，所述k表示第k个模板图像，与所述待识别人脸图像距离最近，所述k＝1,2，…，l，所述l为图像数据库中模板图像的个数，所述I′_i为图像数据库中第i个模板图像，所述min为计算目标函数最小值的函数，所述argmin为带参数的最小化函数，所述i＝1,...,l为所述参数，||||_F为矩阵的Frobenius范数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模板图像的生成过程，包括：

使用公式I′_i＝I_i-I_i*S对所述图像数据库中的原始模板图像进行滤波，得到模板图像；

其中，所述i＝{1,2,...,l}，所述I_i为第i个原始模板图像。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述滤波模块的生成过程，包括：

确定滤波模块大小为2N+1，并定义大小为(2N+1)×(2N+1)的矩形窗口，所述矩形窗口为[-N,-N+1,…,N]×[-N,-N+1,…,N]，所述N为正整数，所述矩形窗口中的点表示为所述r_i和c_i为所述矩形窗口中的坐标点，所述r_i,c_i∈{-N,…,N}；

根据公式Q＝A(I-eB)，计算第一矩阵，其中所述第一矩阵由Q表示，所述e是全1向量，I是单位矩阵，A＝Ω^-1和所述Ω为高斯矩阵，所述通过Ω_ij＝exp{-((r_i-r_j)²+(c_i-c_j)²)/2σ²}得到，所述Ω^-1为高斯矩阵的逆矩阵，所述e^T中的T为向量的转置，所述r_j为所述矩形窗口中不同于所述r_i的坐标点，所述c_j为所述矩形窗口中不同于所述c_i的坐标点，所述σ∈R是滤波模块的尺度因子；

获取所述第一矩阵的第行向量，并将该行向量重新排列为一个(2N+1)×(2N+1)的矩阵，得到第二矩阵，所述第二矩阵由S表示，所述第二矩阵为所述滤波模块。

6.一种人脸识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取输入的人脸图像；

滤波模块，用于对所述人脸图像进行滤波，得到待识别人脸图像；

最近邻分类模块，用于在图像数据库中查找与所述待识别人脸图像相匹配的模板图像，得到匹配模板图像，所述模板图像为使用所述滤波模块对原始模板图像进行滤波后得到的图像；

第一确定模块，用于确定所述匹配模板图像的类别为所述人脸图像的类别。